云之变6：让AI无处不在的云端训练师( 七 )_随着《云之变》系列走向尾声

总体来看， AI训练作为智能这座大厦所必备的原材料锻造过程，迫切需要一个灵活机动的全能选手“随叫随到” ，就地完成特殊模块的精雕细琢然后就功成身退，而不是在材料原产地处理完再运往施工现场。

具备这种弹性作战能力的“工程队” ，显然具备争夺市场的关键能力。这也是为什么今天几乎所有头部云厂商都开始纷纷输出自身的云端训练能力，甚至不惜“亏本赚吆喝” 。

那么向AI的技术上游切入训练服务产业链，对于公有云厂商来说，究竟意味着什么？是以算法API和应用程序的方式“被连接”？还是提供工具和计算平台“被集成”？亦或者向更底层的芯片等“硬实力”进发？

如果某一朵云怀抱着的野望，是真正成为智能时代的容器与基础设施，构建全方位、立体化的AI技术体系，那么集硬件算力、软件技术、生态开发于一体的AI训练，虽然是复杂而漫长的冒险，却是中国AI产业真正进入千行万业所必要的投入与支撑。

一方面，云服务商需要开放自身的计算资源，为了不掣肘他人，就必须倒逼半导体产业自我升级。尤其时我国的短板，如承担训练任务的云端训练芯片，针对深度学习框架专项加速、提高性能的计算单元，高精度基础模型的释放等等，这些AI训练的必要支撑，伴随云服务商的产业上探实现系联动升级，正是当前的趋势。

云之变6：让AI无处不在的云端训练师( 七 )